一种数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种数据处理方法，包括：获得目标生物特征数据；在目标终端中建立所述目标生物特征数据与目标用户信息的对应关系；根据所述对应关系，在所述目标终端中对所述目标生物特征数据进行标注，获得所述目标生物特征数据对应的标注数据，并将所述目标生物特征数据对应的标注数据作为用于训练生物特征数据处理模型的数据，所述生物特征数据处理模型是用于服务端处理生物特征数据所使用的网络模型。本申请提供的数据处理方法，确保了在目标用户不将用户数据上传到服务端或者云端情况下，实现了对用户生物特征数据的数据标注，以用于训练生物特征数据处理模型，进而解决了将用户生物特征数据上传到服务端或者云端导致的隐私泄露问题。泄露问题。泄露问题。

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种数据处理方法。本申请同时涉及一种数据处理装置、电子设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的快速发展以及大数据时代的到来，越来越多的网络平台、人工智能设备开始大量涌现。为了能够更好地服务用户，各种网络平台和人工智能设备往往需要采集用户的用户数据，并根据用户数据，来为用户提供精准的个性化服务，如：电商平台往往会通过采集用户数据，来为用户提供个性化的商品推荐，智能语音终端设备往往需要采集用户生物特征数据，来为用户完成个性化生物识别认证、个性化内容以及指令推荐等工作。在网络平台和人工智能设备为用户提供精准的个性化服务的过程中，大多依赖于各种深度神经网络模型，如：智能语音终端设备，一般是基于语音识别网络模型和图像识别网络模型，对采集到的用户生物特征数据进行识别处理，来实现了对用户的识别认证。
[0003]为了确保深度神经网络模型具有较高的精准度，需要不断对深度神经网络模型进行模型的训练、更新，而在对深度神经网络模型进行模型的训练过程中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：获得目标生物特征数据；在目标终端中建立所述目标生物特征数据与目标用户信息的对应关系；根据所述对应关系，在所述目标终端中对所述目标生物特征数据进行标注，获得所述目标生物特征数据对应的标注数据，并将所述目标生物特征数据对应的标注数据作为用于训练生物特征数据处理模型的数据，所述生物特征数据处理模型是用于服务端处理生物特征数据所使用的网络模型。2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述在目标终端中建立所述目标生物特征数据与目标用户信息的对应关系，包括：判断所述目标终端中是否存在与所述目标生物特征数据相匹配的目标历史生物特征数据；若是，则确定所述目标历史生物特征数据对应的用户信息为所述目标用户信息，并建立所述对应关系。3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，还包括：若所述目标终端中不存在与所述目标生物特征数据相匹配的目标历史生物特征数据，则在所述目标终端中创建针对所述目标生物特征数据的用户信息作为所述目标用户信息，并建立所述对应关系。4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，所述判断所述目标终端中是否存在与所述目标生物特征数据相匹配的目标历史生物特征数据，包括：获得所述目标终端中的历史生物特征数据；将所述目标生物特征数据与所述历史生物特征数据进行比较，获得所述目标生物特征数据与所述历史生物特征数据的相似度；将所述相似度达到相似度阈值的所述历史生物特征数据，作为所述目标历史生物特征数据。5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述将所述目标生物特征数据与所述历史生物特征数据进行比较，获得所述目标生物特征数据与所述历史生物特征数据的相似度，包括：将所述目标生物特征数据中的目标对象的生理特征数据和所述目标对象的行为特征数据，分别与所述历史生物特征数据中的对象的生理特征数据和所述对象的行为特征数据进行比较，获得所述目标对象的生理特征数据与所述对象的生理特征数据的第一相似度，并所述目标对象的行为特征数据与所述对象的行为特征数据的第二相似度；所述将所述相似度达到相似度阈值的所述历史生物特征数据，作为所述目标历史生物特征数据，包括：将所述第一相似度达到第一相似度阈值或所述第二相似度达到第二相似度阈值的所述历史生物特征数据，作为所述目标历史生物特征数据。6.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述对应关系，在所述目标终端中对所述目标生物特征数据进行标注，获得所述目标生物特征数据对应的标注数据，包括：根据所述对应关系，在所述目标终端中将所述目标生物特征数据与所述目标历史生物特征数据进行融合，获得与所述目标用户信息对应的所述目标生物特征数据；在所述目标终端中对与所述目标用户信息对应的所述目标生物特征数据进行数据标注，获得所述目标生物特征数据对应的标注数据。
7.根据权利要求6所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述对应关系，在所述目标终端中将所述目标生物特征数据与所述目标历史生物特征数据进行融合，包括：获得所述目标生物特征数据中的目标对象的生理特征数据和所述目标历史生物特征数据中的对象的生理特征数据的第三相似度，将所述第三相似度大于第三相似度阈值的所述目标对象的生理特征数据和所对象的生理特征数据进行合并。8.根据权利要求6所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述对应关系，在所述目标终端中将所述目标生物特征数据与所述目标历史生物特征数据进行融合，包括：获得所述目标生物特征数据中的目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴纲律，庄博宇，杨攸奕，古鉴，武元琪，马建波，卢璐，朱磊，聂再清，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：